Бывший сотрудник OpenAI и разоблачитель Сучир Балажи был найден мертвым в своей квартире в Сан-Франциско, и власти признали это самоубийством.
Балажи обвинил OpenAI в нарушении авторских прав при обучении своей программы ChatGPT, что привело к многочисленным судебным искам против компании.
OpenAI отрицает обвинения, утверждая, что его практики законны в соответствии с законами о «добросовестном использовании», в то время как Балажи был ключевой фигурой в продолжающихся судебных разбирательствах.
Сучир Балажи, бывший сотрудник OpenAI, известный своими критическими взглядами на использование компанией данных, защищенных авторским правом, был найден мертвым в своей квартире в Сан-Франциско.
Его смерть, признанная самоубийством, вызвала общественные спекуляции и обсуждения, особенно из-за его предполагаемой роли в предоставлении ключевой информации в судебных исках против OpenAI.
Обстоятельства его смерти привели к повышенному вниманию и дебатам в технологическом сообществе.
Илон Маск изначально представлял OpenAI как коммерческую организацию, но существует скептицизм относительно её прогресса и влияния.
Критики ставят под сомнение амбициозные заявления OpenAI, такие как определение судьбы мира и решение проблем робототехники к 2020 году, подчеркивая дебаты о соответствии его продуктов рынку и прибыльности.
Обсуждение включает в себя разрушительный потенциал инструментов ИИ, таких как ChatGPT, влияние лидеров в области технологий и проблемы балансирования между инновациями и ответственностью.
Компания McKinsey & Company согласилась на урегулирование в размере 650 миллионов долларов для разрешения федеральных расследований по поводу её участия в продвижении продаж опиоидов для Purdue Pharma, охватывающих как гражданские, так и уголовные обвинения.
Это урегулирование следует за почти 900 миллионами долларов, ранее урегулированными с государственными и местными органами власти, и McKinsey обязалась избегать будущей работы с контролируемыми веществами и будет подлежать усиленному федеральному надзору.
Бывший партнер McKinsey Мартин Эллинг признает себя виновным в воспрепятствовании правосудию за удаление документов, что подчеркивает продолжающуюся критику в адрес корпоративных лидеров, которые часто избегают тюр емного заключения, несмотря на значительные штрафы.
Компания McKinsey & Company выплатит 650 миллионов долларов для урегулирования федеральных гражданских и уголовных обвинений, связанных с её участием в опиоидном кризисе, включая соглашение об отсрочке судебного преследования.
Критики утверждают, что сумма урегулирования недостаточна, учитывая серьезность кризиса, который привел к сотням тысяч смертей, и призывают к более жестким наказаниям, включая уголовные обвинения для руководителей.
Дело подчеркивает продолжающиеся обсуждения о корпоративной ответственности и о том, действительно ли финансовые штрафы эффективно сдерживают неэтичные бизнес-практики.
Существенная проблема с macOS 15.2 нарушает работу репликатора, вызывая ошибку Resource Busy во время репликации данных, что влияет на копирование сторонних операционных систем.
Пользователям рекомендуется использовать «Резервное копирование - все файлы» с «Умным обновлением» для резервного копирования данных, исключая операционную систему, до тех пор, пока Apple не предоставит исправление.
Ошибка, обозначенная как FB16090831, вряд ли будет исправлена в ближайшее время из-за праздничного сезона, как сообщил Дэйв Нэниан из Shirt Pocket.
macOS 15.2 нарушила функциональность создания загрузочных резервных копий с использованием таких инструментов, как SuperDuper и, возможно, Carbon Copy Cloner, что выз ывает недовольство пользователей.
Проблема возникает из-за ограничений Apple на сторонние инструменты, которые ограничивают их способность манипулировать операционной системой, делая встроенную утилиту неэффективной.
Пользователи обеспокоены увеличивающимся контролем Apple над их устройствами, сравнивая это с подходом «огороженного сада», и некоторые рассматривают возможность перехода на альтернативы, такие как Linux.
Meta FAIR выпустила новые открытые исследовательские артефакты для продвижения машинного интеллекта, включая Meta Motivo и Meta Video Seal. Meta Motivo использует обучение с подкреплением без учителя для обеспечения поведения, похожего на человеческое, в виртуальных агентах, в то время как Meta Video Seal предлагает надежные возможности водяных знаков для видео. Дополнительные выпуски включают Flow Matching для генеративного ИИ, Meta Explore Theory-of-Mind для социальной интеллекции и Meta Large Concept Models для иерархического языкового рассуждения, подчеркивая приверженность Meta ответственному развитию ИИ и сотрудничеству с исследовательским сообществом.
Meta FAIR представляет новые исследования, модели и наборы данных, подчеркивая инновации, такие как крупные концептуальные модели, динамические байтовые латентные трансформеры и разреженные слои памяти для повышения качества и эффективности ИИ.
Существует предположение о том, что эти достижения будут интегрированы в будущие модели, такие как Llama 4, что указывает на стратегические инвестиции Meta в ИИ для поддержания конкурентоспособности и снижения зависимости от внешних поставщиков.
Обсуждение подчеркивает значимость вкладов в проекты с открытым исходным кодом и потенциальное влияние искусственного интеллекта на создание контента и таргетирование рекламы.
Байт-латентный трансформер (BLT) — это новая архитектура крупной языковой модели (LLM) на уровне байтов, которая достигает производительности, сопоставимой с LLM на основе токенизации, с повышенной эффективностью и устойчивостью.
BLT использует динамически изменяемые патчи в качестве вычислительных единиц, которые подстраиваются в зависимости от сложности данных, что приводит к повышению эффективности обучения и вывода.
Исследование показывает, что BLT может масштабироваться до 8 миллиардов параметров с 4 триллионами обучающих байт, превосходя модели на основе токенизации за счет эффективного увеличения как размера патча, так и модели.
Модель Byte Latent Transformer (BLT) от Meta представляет новый подход, используя патчи вместо традиционных токенов, что решает проблемы неэффективности при обработке слов, отсутствующих в словаре. BLT состоит из трех компонентов: кодировщика для группировки байтов, трансформера для обработки и декодера для вывода, используя пороги энтропии для динамической группировки байтов. Эта модель направлена на повышение эффективности и производительности в различных языках, преодолевая ограничения предыдущих моделей, и подчеркивает текущие вызовы и потенциал в обработке языков ИИ.
Доклад Ильи Суцкевера на NeurIPS подчеркнул ограничения текущих интернет-данных для обучения моделей ИИ, сравнив их с конечной природой ископаемого топлива, и предложил необходимость в новых методах обучения. Доклад инициировал обсуждения о непредсказуемости рассуждений, использовании синтетических наборов данных и разработке моделей ИИ, специфичных для определенных областей. Участники отметили важность признания ограничений данных и обсудили потенциальную эволюцию ИИ с новыми архитектурами и этическими соображениями для будущих лидеров в области ИИ.
Luon — это высокоуровневый язык программирования, который объединяет элементы Oberon и Lua, разработанный специально для виртуальной машины LuaJIT (VM).
Он вводит статическую типизацию в Lua, позволяя бесшовную интеграцию с библиотеками Lua и C, и включает такие функции, как семантика ссылок, тип HASHMAP и неизменяемые строковые типы данных STRING.
Проект предлагает компилятор, интегрированную среду разработки (IDE) и предварительно скомпилированные версии для Linux и Windows, и является открытым исходным кодом под лицензиями GPL 2 или 3.
Luon - это новый язык программирования, вдохновленный Lua и Oberon, разработанный Рохусом Келлером, с акцентом на безопасность типов и структурированные типы данных.
Он включает в себя статически типизированную систему и компилируется в байткод LuaJIT, стремясь к простоте и эффективности, особенно на старом оборудовании.
Luon является частью более широких проектов по разработке языков Келлера, включая Oberon+ и Micron, предлагая современный подход к простоте программирования.
Последнее обновление, версия 2.0.4, вносит значительные изменения, такие как установка тела в качестве целевого элемента по умолчанию для htmx.ajax, исправление проблем с вложенными теневыми корнями и улучшение обработки событий и поведения тегов.
Это обновление также включает обновления совместимости и исправления ошибок для расширений, подчеркивая постоянные улучшения в библиотеке htmx, которая используется для улучшения HTML с помощью AJAX, CSS-переходов, WebSockets и событий, отправляемых сервером (SSE).
Журнал изменений отража ет постоянные усилия по улучшению функций и исправлению проблем, с заметными обновлениями, такими как улучшенная поддержка теневого DOM и добавление новых функциональных возможностей со временем.
Вышла версия Htmx 2.0.4, что вызвало обсуждения о её применении для улучшения интерактивности веб-страниц, заменяя JavaScript для более простых задач.
Обновление вносит изменение в поведение по умолчанию htmx.ajax, которое некоторые пользователи считают критическим изменением, влияющим на существующие реализации.
HTMX признан за улучшение серверного рендеринга без необходимости в обширных фронтенд-фреймворках, хотя он может быть не столь подходящим для сложных клиентских взаимодействий по сравнению с такими фреймворками, как React или Alpine.
"uv" — это быстрый менеджер пакетов и проектов на Python, написанный на Rust, предназначенный для замены нескольких инструментов, таких как pip, poetry и virtualenv, предлагая значительное увеличение скорости в 10-100 раз по сравнению с pip.
Он обеспечивает комплексное управление проектами с такими функциями, как универсальный файл блокировки, управление версиями Python и поддержка рабочих пространств в стиле Cargo, и может быть установлен без Rust или Python.
"uv" поддерживается Astral и поддерживает несколько операционных систем, включая macOS, Linux и Windows, предлагая расширенные функции и эффективность для управления зависимостями и средами.
Uv — это быстро развивающийся пакет и менеджер проектов дл я Python, известный своей скоростью и всесторонним управлением версиями Python и зависимостями.
Инструмент привлек внимание после объявления протокола контекста модели Anthropic, подчеркивая его потенциальное влияние на разработку Python.
Хотя некоторые пользователи ценят его преимущества по сравнению с существующими инструментами, такими как pip и poetry, обеспокоенность по поводу его венчурного финансирования, использования Rust и неофициальных сборок Python вызывает вопросы о его долгосрочной устойчивости и потенциальной фрагментации экосистемы.
Энтропия, первоначально введенная Сади Карно, измеряет беспорядок и является ключевой для понимания второго закона термодинамики, который утверждает, что энтропия всегда увеличивается. Концепция энтропии вышла за пределы термодинамики и включила теорию информации, где она представляет неопределенность и считается субъективной, зависящей от знаний наблюдателя. Исследователи изучают использование информации как ресурса, проводя эксперименты в информационных двигателях и квантовой термодинамике, что открывает новые возможности для научных инноваций и понимания.
Энтропия — это мера неопределенности или беспорядка в системе, актуальная в таких областях, как физика и теория информации, указывающая на то, насколько мало известно о детальных состояниях системы.
Понятие энтропии иногда считается субъективным, так как оно может варьироваться в зависимости от точки зрения наблюдателя и доступных ему измерений.
Энтропия играет ключевую роль в обсуждениях о термодинамике, теории информации и даже сознании, так как она описывает, как системы эволюционируют к более вероятным, менее упорядоченным состояниям.
Бесплатная библиотека Figma с компонентами для быстрого прототипирования была выпущена компанией Veryfront, соучредителем которой является Кодзи, для помощи в разработке веб-приложений.
Библиотека включает в себя компоненты с открытым исходным кодом и шаблоны, совместимые с Figma и React, интегрирующиеся с Veryfront Studio для эффективной разработки и развертывания.
Пользователи могут бесплатно получить доступ к таким инструментам, как Veryfront Studio, Компоненты, Шаблоны и Набор для Figma, с возможностью последующего обновления.
Новая библиотека EPUB для Node.js была разработана и выпущена как пакет NPM, нацеленная на предоставление хорошо поддерживаемого решения для создания книг в формате EPUB.
Библиотека была изначально создана во время разработки проекта под названием Storyteller и теперь доступна для более широкой сообщества Node.js.
Выпуск был мотивирован запросом на совет по созданию книг в формате EPUB, что подчеркивает спрос на такой инструмент в сообществе.
@smoores/epub — это библиотека JavaScript, предназначенная для работы с файлами EPUB, разработанная в рамках проекта Storyteller и выпущенная как отдельный пакет NPM.
Библиотека решает потребность в инструментах для создания и модификации EPUB в сообществе Node.js, дополняя Readium, который используется для чтения EPUB.
Проект поддерживает такие функции, как размещение книг и синхронизация прогресса чтения на разных устройствах, с продолжающимися обсуждениями о совместном использовании медиа-наложений для оптимизации обработки.